融合分割先验的多图像目标语义分割

目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中，传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强，而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此，提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先，为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征，通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类，而且对于没有预训练过的目标类，也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集，还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集，平均像素准确度（PA）和交并比（IOU）均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性，同时通过融入少量先验，使模型更有效地区分目标与背景，获得了分割目标的一致性。     

引入区域种子的多运动目标分割算法

针对智能监控系统中对多个运动目标进行图像分割这一问题,提出一种引入区域种子的多运动目标分割算法.算法首先利用背景减算法获得包含多个运动目标的前景图像,再利用四叉树分解方法获得与前景图像对应的稀疏矩阵,通过稀疏矩阵中数值的分布情况,计算出包含运动目标的区域种子点,从这些种子点出发,利用主动轮廓模型进行并行目标轮廓提取,最终完成多运动目标图像分割.实验结果证明本文算法能有效分割出前景图像中多个运动目标,分割结果与人眼视觉的判断相近,并行轮廓提取使算法具有良好的实时性.     

形状模板约束的图像协同分割

已有的协同分割方法没有考虑到同一类图像所具有的目标形状相似性,从而使得分割结果不一致。提出了形状模板约束的图像交互协同分割算法,通过少量用户交互提高协同分割质量。该算法首先定义形状模板;然后通过形状上下文实现分割结果传递,自动形成图像分割所需的前景和背景掩码;最后采用最小割理论进行分割边界优化。实验结果表明,与已有的协同分割算法相比,该算法能在简单用户交互下明显提高分割质量,使分割结果更具有语义性。     

样本驱动的半自动图像集前背景分割

图像集的前背景分割是近年来图像处理与图形学领域的一项热点研究工作.针对图像集中的图像逐个进行交互分割会涉及大量的用户操作,导致效率低下,而联合分割方法通常局限于处理具有相似前景的图像集,且因需求解大规模的优化问题较为耗时的问题,提出一种样本驱动的半自动图像集分割方法.首先选取若干图像作为样本进行手动交互分割,训练基于样本图像超像素特征描述的支持向量机分类器;对于其余待分割图像,根据其超像素特征描述到支持向量机分隔超平面的距离计算基于双弯曲Sigmoid函数映射的前景置信度,再采用图切割的算法实现目标图像的快速自动分割.对于包含错误分割的个别图像,进一步提出一种交互式局部修正方法修复错误分割区域,并获得最终的精确分割结果.在2个标准数据集上进行算法有效性验证和对比实验的结果表明,与联合分割算法相比,文中方法能更好、更快地实现在线分割;与逐个交互分割算法相比,文中方法能以相对较小的交互量实现对目标图像集的精确分割.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

一种基于主动轮廓模型的医学图像序列分割算法

介绍了一种结合live wire算法和活动轮廓模型的医学图像序列的分割方法.通过把live wire算法和图像分割中一般的区域增长方法结合,对传统live wire算法进行了改进,并用改进后的算法对医学图像序列中的单张或多张切片进行交互式地准确分割.然后计算机利用活动轮廓模型自动分割相邻的未分割切片.还通过在活动轮廓模型的边缘点中引入记录已分割物体边缘附近局部区域特征的灰度模型,把已分割切片中的物体与背景的局部区域特征带入相邻的未分割切片中,并用由灰度模型定义的区域相似性代替活动轮廓模型中的外能来引导边缘轮廓收敛到物体的实际边缘.最后介绍了一种基于live wire算法思想的简单的分割结果交互式修复方法.实验结果表明该算法仅需少量用户交互就能快速准确地从医学图像序列中分割出感兴趣的物体,在医学图像分析中具有实用价值.     

基于图割的低景深图像自动分割

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field, DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图, 并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次, 通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续, 模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域. 然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias 现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正. 实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.     

一种强海杂波多目标分形分割算法

提出了一种提取分形尺度误差的电视图像检测分割算法。首先针对强海杂波背景特性,将多目标统归于目标类,分析了归一化的数字图像形态维分形模型,再构建分形尺度误差作为模式分类特征,并设定类间最优阈值进行分割,获得目标区域的精确位置信息,最后选取分割结果中最大局部熵点作为种子,通过区域生长得到较为完整的目标轮廓。通过对实际海景序列图像进行了仿真实验,取得了良好的检测分割效果,并具有较强的抗噪声性能。     

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割

为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法.定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能.该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值.通过实验证明,分类清晰,效果良好.     

基于FCM和离散正则化的多目标图像分割

针对机器视觉中的多目标图像分割问题,提出一种适用于多目标物体的图像分割算法.首先对图像进行图像增强预处理;然后采用基于直方图的模糊C均值聚类算法完成分类任务,实现图像的初分割,将分类后的像素作为种子集;最后利用离散正则化的半监督方法得到自动修正分类结果.实验结果表明,与已有的多目标分割算法相比,该算法分割结果更加精确.     

离焦图像多视角模糊特征自动补偿仿真研究

传统离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法存在着图像信息丢失率大、图像补偿完整度低的弊端,为了解决上述问题,提出离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法研究。为了得到更好的模糊特征补偿效果,对离焦图像形成过程进行分析,以此为基础,对离焦图像多视角模糊模型进行构建,以构建的离焦图像多视角模糊模型为工具,采用聚类算法对离焦图像模糊特征进行相应的提取,以提取的离焦图像多视角模糊特征为基础,采用补偿算法对离焦图像多视角模糊特征进行处理,实现了离焦图像多视角模糊特征的自动补偿。通过仿真对比实验得到,与现有的三种离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法相比较,提出的离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法极大的降低了图像信息丢失率,提升了图像补偿完整度,充分说明提出的离焦图像多视角模糊特征自动补偿方法具备更好的补偿性能。     

基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割

高分辨率无人机遥感图像自动分割对于图像的目标识别与检测具有重要意义,为提升图像分割精度,提出基于深度学习算法的高分辨率无人机遥感图像自动分割方法。采用直方图均衡化算法增强遥感图像后,构建基于编/解码器架构的深度学习网络语义分割模型,针对增强后的图像,在编码环节中引入残差模块强化对分割目标有效的特征;在解码环节中,采用多尺度融合模块将低层特征的局部细节信息和高层特征的语义信息相融合。同时针对遥感图像内地物类别不均衡的现象,以带权重的交叉熵为模型损失函数,克服模型选择偏好问题,提升模型分割精度。实验结果显示该方法可准确分割遥感图像内不同类型目标,分割精度达到95%以上。     

基于自注意力机制的点云分类分割

3D点云由于其无序性以及缺少拓扑信息使得点云的分类与分割仍具有挑战性.针对上述问题,我们设计了一种基于自注意力机制的3D点云分类算法,可学习点云的特征信息,用于目标分类与分割.首先,设计适用于点云的自注意力模块,用于点云的特征提取.通过构建领域图来加强输入嵌入,使用自注意力机制进行局部特征的提取与聚合.最后,通过多层感知机以及解码器-编码器的方式将局部特征进行结合,实现3D点云的分类与分割.该方法考虑了输入嵌入时单个点在点云中的局部语境信息,构建局部长距离下的网络结构,最终得到的结果更具区分度.在ShapeNetPart、RoofN3D等数据集上的实验证实所提方法的分类与分割性能较优.     

一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法

基于序列图像的三维物体重建之前,从图像中分割前景目标可节约大量时间。但传统的分割算法需要通过用户输入来确定前、后景,而基于图像的三维重建需要大量的图像,造成极大的人工浪费。为此提出一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法。对每个图像进行颜色一致性和几何一致性分析,确定前景和后景大致区域,得到初始输入,并以此构建能量方程。使用Graph Cut算法求解方程得到粗略分割结果;使用Matting细化分割边界,得到高质量的分割结果;使用分割后图片重建出物体三维模型。实验结果表明,该算法可自动分割出多视图图像的前景目标,且具有极高的准确率和良好的边缘。将该算法用于三维重建的前期图像处理,可大大提高三维重建的速度。     

基于融合多尺度标记信息的深度交互式图像分割

现有深度交互式图像分割算法通过对单击点计算距离映射或者高斯映射,然后将其与图像进行拼接作为网络的输入.每个单击点的影响范围是相同的,而每个交互的目的 并不相同,早期交互的主要目的 为选择,后期则更侧重微调.基于此,提出了融合多尺度标记信息的深度交互图像分割算法.首先,通过设置不同高斯半径,对每个单击点计算2组不同尺度的高斯映射.然后,融合小尺度高斯映射,并移除基础分割网络中的部分下采样模块,使网络提取更丰富的细节特征.同时,为了保持目标分割结果的完整性,提出了非局部特征注意力模块,该模块融合了大尺度高斯映射.最后,根据高斯映射提供的概率信息,提出了概率单击损失,提升目标在单击附近的分割表现.实验结果表明:提出的算法既·能保持分割的完整性,又能得到目标细节的分割结果,大大降低了用户的交互负担.     

人体前景的自动抠图算法

在基于立体视觉的人体建模系统中,背景像素的移除可以减少不必要的立体匹配计算,提高人体模型重建效率.为此,在给定大量具有前景Alpha蒙板真值的人体图像作为训练数据的前提下,提出了一个端到端的深度学习网络,以实现系统采集图像中人体前景自动抠图.该深度学习网络包括2个阶段:人体前景分割阶段和人体前景Alpha抠图阶段.在人体前景分割阶段,采用Mask R-CNN网络中的目标检测和掩码生成2个负载,并结合训练数据进行迁移学习,得到了适用于人体前景二值化分割的模型网络.在人体前景Alpha抠图阶段,采用Encoder-Decoder网络架构实现Alpha蒙板的自动预测.首先引入核为5的非学习卷积层,以上一个阶段的二值化分割结果作为输入,自动得到三分图Trimap,再和人体前景训练数据一起作为此阶段抠图网络的输入;经过学习迭代,获得能够预测人体前景Alpha蒙板的模型网络.在实验部分,以单幅系统采集人体图像为输入,无需额外先验和人工交互,可以自动估计人体前景Alpha掩码结果.用户测试结果以及与其他方法的对比和分析证明了文中算法的可靠性和鲁棒性;同时,该自动抠图算法还对其他公开数据集的人体图像进行了掩码预测,实验结果表明该算法具有一定的泛化能力.     

基于局部边缘特征的快速目标检测

为了实现复杂环境下形状、尺度变化较大的目标检测,提出一种在复杂背景图片中快速目标检测的算法.该算法采用新的局部边缘匹配特征,通过积分图像技术实现快速计算;通过机器学习算法自动提取样本的局部边缘特征来构建目标模板,且不需要任何手工分割和人工筛选的过程.在UIUC通用图像测试库上的实验结果表明,文中算法可在平移、尺度变化、...     

图像分割的自适应交互核图割模型

为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。     

基于视觉图像的舞姿自动空间分割系统设计

为了提高舞姿的视觉指导效果,需要进行舞姿的自动空间规划设计,提出一种基于视觉图像的舞姿自动空间分割方法。构建舞姿自动空间规划的视觉图像采集模型,采用高分辨的视觉信息增强技术进行舞姿自动空间视觉图像的信息增强处理,提取舞姿自动空间视觉特征量,采用三维视觉重构技术进行舞姿自动空间规划设计,构建舞姿自动空间规划的视觉图像多层网格区域分布模型,结合联合稀疏结构特征分解方法,进行舞姿视觉图像的融合和自适应分割处理,根据特征分割结果进行舞姿的多层空间结构规划和融合聚类,实现舞姿的自动空间分割的算法优化设计。在多层B/S构架体系下实现舞姿自动空间分割系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法能有效实现视觉图像下的舞姿自动空间分割,输出峰值信噪比较高,具有较强的舞姿指导性。     

区域生长法在PCB元件分割中的应用

针对PCB图像中元件区域的提取,提出一种基于种子窗口和自适应生长阈值的区域生长算法,实现元件的自动分割.算法改进了以往区域生长算法中种子点的选取方法,并以初始种子点附近区域的统计值和已生长区域的特征相结合的方法自动确定生长阈值,分割过程兼顾元件的局部特征和全局特征.实验结果表明,基于种子窗口和自适应生长阈值的改进区域生长法具有较好的分割效果.